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Hinweis: Diese Information ist nur als Referenz gedacht.

Preis von XAI heute

Der aktuelle Kurs von XAI liegt heute bei €0.{9}8021 pro (XAI / EUR) mit einer aktuellen Marktkapitalisierung von €0.00 EUR. Das 24-Stunden-Trading-Volumen beträgt €0.00 EUR. XAI bis EUR wird der Preis in Echtzeit aktualisiert. XAI ist 0.71% in den letzten 24 Stunden. Es hat 0 Tokens im Umlauf.

Was ist der höchste Preis von XAI?

XAI hat ein Allzeithoch (ATH) von €0.{6}1776, aufgezeichnet am 2024-05-03.

Was ist der niedrigste Preis von XAI?

XAI hat ein Allzeittief (ATL) von €0.{11}8079, aufgezeichnet am 2024-05-03.
Gewinn von XAI berechnen

XAI Preisprognose

Wann ist ein guter Zeitpunkt, um XAI zu kaufen? Sollte ich XAI jetzt kaufen oder verkaufen?

Bei der Entscheidung, ob Sie XAI kaufen oder verkaufen sollen, müssen Sie zunächst Ihre eigene Handelsstrategie berücksichtigen. Die Handelsaktivitäten von Langzeit- und Kurzzeit-Tradern werden ebenfalls unterschiedlich sein. Der Bitget XAI technische Analyse kann Ihnen eine Referenz fürs Traden bieten.
Gemäß der XAI 4S Technische Analyse ist das Trading-Signal Starker Verkauf.
Gemäß der XAI 1T Technische Analyse ist das Trading-Signal Verkauf.
Gemäß der XAI 1W Technische Analyse ist das Trading-Signal Starker Verkauf.

Wie hoch wird der Preis von XAI in 2026 sein?

Auf Grundlage des Modells zur Vorhersage der vergangenen Kursentwicklung von XAI wird der Preis von XAI in 2026 voraussichtlich €0.{9}8129 erreichen.

Wie hoch wird der Preis von XAI in 2031 sein?

In 2031 wird der Preis von XAI voraussichtlich um -3.00% steigen. Am Ende von 2031 wird der Preis von XAI voraussichtlich €0.{8}1113 erreichen, mit einem kumulativen ROI von +38.76%.

XAI Preisverlauf (EUR)

Der Preis von XAI ist -66.74% über das letzte Jahr. Der höchste Preis von in EUR im letzten Jahr war €0.{6}1776 und der niedrigste Preis von in EUR im letzten Jahr war €0.{11}8079.
ZeitPreisänderung (%)Preisänderung (%)Niedrigster PreisDer niedrigste Preis von {0} im entsprechenden Zeitraum.Höchster Preis Höchster Preis
24h+0.71%€0.{9}7960€0.{9}8072
7d-7.06%€0.{9}7832€0.{9}8072
30d-29.11%€0.{9}5204€0.{8}1797
90d-24.59%€0.{9}1488€0.{8}4730
1y-66.74%€0.{11}8079€0.{6}1776
Allzeit-78.25%€0.{11}8079(2024-05-03, 338 Tag(e) her )€0.{6}1776(2024-05-03, 338 Tag(e) her )

XAI Markt-Informationen

XAI Verlauf der Marktkapitalisierung

Marktkapitalisierung
--
Vollständig verwässerte Marktkapitalisierung
€80,210.4
Markt-Ranglisten
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XAI Bestände nach Konzentration

Whales
Investoren
Einzelhandel

XAI Adressen nach Haltezeit

Inhaber
Cruiser
Trader
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XAI Bewertungen

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4.4
100 Bewertungen
Dieser Inhalt dient nur zu Informationszwecken.

Über XAI (XAI)

Was ist Xai?

Xai ist eine Arbitrum Layer 3 Blockchain, die speziell darauf zugeschnitten ist, die Spieleindustrie zu revolutionieren. Es wurde mit dem ehrgeizigen Ziel konzipiert, reale Volkswirtschaften und offenen Handel in der nächsten Generation von Videospielen zu ermöglichen. Xai zeichnet sich dadurch aus, dass es potenziell Milliarden von Spielern zum ersten Mal die Möglichkeit bietet, wertvolle Ingame-Gegenstände in ihren Lieblingsspielen zu besitzen und zu handeln, ohne die Komplexität der Verwendung von Krypto-Wallets. Dieser Ansatz vereinfacht nicht nur das Spielerlebnis, sondern eröffnet auch eine Welt der Möglichkeiten für Spieler und Entwickler gleichermaßen.

Das Xai-Netzwerk zeichnet sich durch seinen offenen und dezentralen Charakter aus und lädt jeden ein, sich durch den Betrieb eines Knotens zu beteiligen. Diese Inklusivität geht über die bloße Teilnahme hinaus, da die Betreiber der Knotenpunkte für ihre Beiträge zum Netz belohnt werden und ein Mitspracherecht bei der Verwaltung des Netzes haben. Xai wurde von Offchain Labs entwickelt und nutzt die Arbitrum-Technologie. Es ist ein Beweis für die sich entwickelnde Synergie zwischen Spielen und Blockchain-Technologie. Sie ermöglicht es traditionellen Spielern, sich am offenen Handel zu beteiligen, und verwandelt so die Spiellandschaft in einen dynamischeren und wirtschaftlich lebensfähigen Raum.

Ressourcen

Offizielle Dokumente: https://xai-foundation.gitbook.io/xai-network/xai-blockchain/welcome-to-xai

Offizielle Website: https://xai.games/

Wie funktioniert Xai?

Die Xai Blockchain, das Herzstück dieses Ökosystems, ist eine von Offchain Labs entwickelte Lösung. Es wurde speziell entwickelt, um die einzigartigen Anforderungen von Web3-Gaming im großen Maßstab zu erfüllen. Diese Blockchain ist eine spezialisierte Plattform, die sich an die Gaming-Community wendet. Es bietet traditionellen Spielern ein neues Wallet- und Kontoerlebnis und vereinfacht ihre Interaktion mit der Blockchain-Technologie. Diese Funktion ist von entscheidender Bedeutung, um die Kluft zwischen komplexen Blockchain-Operationen und der nutzerfreundlichen Erfahrung, an die Gamer gewöhnt sind, zu überbrücken.

Darüber hinaus erweitert die Xai Blockchain die Möglichkeiten für Entwickler, indem sie mehr Gas und Vertragslimits bereitstellt und so komplexere und umfangreichere Spielwelten ermöglicht. Diese Blockchain schafft ein vollständig dezentrales Ökosystem, das Vertrauen und Transparenz zwischen allen Beteiligten fördert. Durch die Nutzung der robusten Sicherheitsmaßnahmen von Ethereum gewährleistet die Xai-Blockchain Widerstandsfähigkeit gegen potenzielle Hacks und andere Schwachstellen und ist damit eine sichere und zuverlässige Plattform für Spieltransaktionen.

Was ist ein XAI Token?

XAI ist der native Token des Xai-Ökosystems und erfüllt innerhalb dieses Netzwerks einen doppelten Zweck. Erstens fungiert er als der designierte Gas-Token, eine entscheidende Komponente zur Erleichterung von Transaktionen innerhalb des Netzwerks. Diese Rolle ist für die Aufrechterhaltung des reibungslosen Betriebs und der Effizienz der Blockchain von wesentlicher Bedeutung. Zweitens werden Xai-Tokens an Validierungsknoten als Prämie für ihre entscheidende Rolle bei der Validierung von Transaktionen vergeben, um die Integrität und Zuverlässigkeit des Netzwerks zu gewährleisten.

Neben diesen funktionalen Aufgaben ist der Xai-Token auch ein wesentlicher Bestandteil des Gaming-Ökosystems selbst. Er dient als primärer Token in diesem Bereich und wird als Zahlungsmittel für Spiele und Spielgegenstände akzeptiert. Dies positioniert den Xai-Token im Zentrum der wirtschaftlichen Aktivitäten innerhalb der Spielewelt und macht ihn zu einem wertvollen Asset für Spieler und Entwickler. XAI hat eine Maximalversorgung von 2.500.000.000 Token.

Was bestimmt den Preis von Xai?

Der Preis von Xai wird wie bei jeder Kryptowährung durch ein komplexes Zusammenspiel von Faktoren beeinflusst, was seine Entwicklung zu einem Thema von großem Interesse macht, insbesondere für diejenigen, die Preisvorhersagen für 2024 im Auge haben. Die Marktnachfrage spielt eine entscheidende Rolle und wird häufig durch die Akzeptanz von Xai in der Gaming-Community und dem breiteren Blockchain-Ökosystem bestimmt. Je mehr Spieler und Entwickler Xai für In-Game-Transaktionen und das Trading von Assets einsetzen, desto mehr wird der Wert von Xai wahrscheinlich steigen. Darüber hinaus kann die Gesamtperformance des Kryptowährungsmarktes, die sich in historischen Charts widerspiegelt, Einblicke in die Kursbewegungen von Xai geben. Die Stimmung der Anleger, die häufig von technologischen Fortschritten innerhalb des Xai-Netzwerks und strategischen Partnerschaften beeinflusst wird, wirkt sich auch erheblich auf die Bewertung des Unternehmens aus. Externe wirtschaftliche Faktoren, wie regulatorische Änderungen im Kryptobereich, können den Kurs von Xai weiter beeinflussen. Um den Preis von Xai zu verstehen, ist daher ein vielseitiger Ansatz erforderlich, der sowohl seine einzigartige Position in der Gaming-Blockchain-Schnittstelle als auch die breiteren Trends auf dem Kryptowährungsmarkt berücksichtigt.

Wer sich für das Investieren oder Trading mit Xai interessiert, wird sich vielleicht fragen: Wo kann man XAI kaufen? Sie können XAI an führenden Börsen wie Bitget kaufen, die eine sichere und nutzerfreundliche Plattform für Krypto-Enthusiasten bieten.

XAI Nachrichten

Ehemaliger Nasdaq-Manager tritt Arbitrum-Entwickler bei, um das Venture-Studio Tandem zu leiten
Ehemaliger Nasdaq-Manager tritt Arbitrum-Entwickler bei, um das Venture-Studio Tandem zu leiten

Kurzübersicht Offchain Labs hat Ira Auerbach, den ehemaligen Leiter für digitale Vermögenswerte bei Nasdaq, engagiert, um Tandem, das Partnerstudio und den Venture-Capital-Arm, zu leiten. Tandem hat das Ziel, Blockchain-Projekte mit Finanzierung, technischer Expertise und strategischer Beratung zu unterstützen.

The Block2025-01-09 18:23
Weitere XAI Updates

FAQ

Wie hoch ist der aktuelle Preis von XAI?

Der Live-Kurs von XAI ist €0 pro (XAI/EUR) mit einer aktuellen Marktkapitalisierung von €0 EUR. Der Wert von XAI unterliegt aufgrund der kontinuierlichen 24/7-Aktivität auf dem Kryptomarkt häufigen Schwankungen. Der aktuelle Preis von XAI in Echtzeit und seine historischen Daten sind auf Bitget verfügbar.

Wie hoch ist das 24-Stunden-Trading-Volumen von XAI?

In den letzten 24 Stunden beträgt das Trading-Volumen von XAI €0.00.

Was ist das Allzeithoch von XAI?

Das Allzeithoch von XAI ist €0.{6}1776. Dieses Allzeithoch ist der höchste Preis für XAI seit seiner Einführung.

Kann ich XAI auf Bitget kaufen?

Ja, XAI ist derzeit in der zentralen Börse von Bitget verfügbar. Ausführlichere Anweisungen finden Sie in unserem hilfreichen Wie man kauft Leitfaden.

Kann ich mit Investitionen in XAI ein regelmäßiges Einkommen erzielen?

Natürlich bietet Bitget einen strategische Trading-Plattform, mit intelligenten Trading-Bots, um Ihre Trades zu automatisieren und Gewinne zu erzielen.

Wo kann ich XAI mit der niedrigsten Gebühr kaufen?

Wir freuen uns, ankündigen zu können, dass strategische Trading-Plattform jetzt auf der Bitget-Börse verfügbar ist. Bitget bietet branchenführende Handelsgebühren und -tiefe, um profitable Investitionen für Trader zu gewährleisten.

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6. Geben Sie Ihre Daten ein, legen Sie eine Kopie Ihres Ausweises vor und machen Sie ein Selfie.
7. Reichen Sie Ihren Antrag ein, und voilà, Sie haben die Identitätsverifizierung abgeschlossen!
Kryptowährungs-Investitionen, einschließlich des Kaufs von XAI online über Bitget, unterliegen dem Marktrisiko. Bitget bietet Ihnen einfache und bequeme Möglichkeiten, XAI zu kaufen, und wir versuchen unser Bestes, um unsere Nutzer über jede Kryptowährung, die wir auf der Börse anbieten, umfassend zu informieren. Wir sind jedoch nicht verantwortlich für die Ergebnisse, die sich aus Ihrem XAI Kauf ergeben können. Diese Seite und alle darin enthaltenen Informationen sind keine Empfehlung für eine bestimmte Kryptowährung.

Bitget Insights

Cointribune EN
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3T
Elon Musk Is Fighting For The Privacy Of Coinbase Users
Elon Musk, via his platform X, has filed a brief with the U.S. Supreme Court challenging the IRS’s practices regarding access to Coinbase user data. This initiative is part of a broader debate on privacy protection in the crypto space. X Corp, Elon Musk’s company that manages the X platform, filed an amicus curiae brief with the U.S. Supreme Court on Friday, contesting the IRS’s methods. The company specifically denounces the use of so-called “no-suspicion” subpoenas allowing the tax authorities to access, without a judicial warrant, the financial data of users on platforms like Coinbase. The case highlights how the tax authorities obtained, through simple administrative subpoena, three years of transaction statements concerning over 14,000 Coinbase customers, including James Harper, the main plaintiff. Alongside seven advocacy groups and researchers, X Corp denounces these “no-suspicion subpoenas” as a violation of the Fourth Amendment, which protects Americans against unreasonable searches. Following this request, the Supreme Court asked the federal government on Monday to formulate an official response, highlighting the importance of this case. The dispute dates back to 2020 when James Harper sued the IRS to contest the seizure of his personal information related to cryptos. In 2023, a federal court ruled in favor of the IRS, determining that the tax agency was acting within the scope of its legal prerogatives. The current appeal before the Supreme Court thus marks a new stage in this legal battle, with potentially significant implications for the protection of digital financial data. This initiative perfectly aligns with Elon Musk’s vision regarding digital governance. The billionaire, who recently sold his platform X to his own company xAI for 33 billion dollars, has always positioned himself as an advocate for privacy and freedom of speech. By taking a stand for the protection of cryptocurrency users’ data, Musk strengthens his credibility among the tech and crypto communities, particularly sensitive to privacy issues. The Supreme Court’s verdict could redefine the limits of state power in relation to digital privacy. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority, illustrating the growing tensions between state regulation and digital freedoms.
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AI agents and AI are related but distinct concepts in the field of artificial intelligence. AI (Artificial Intelligence) 1. Definition: AI refers to the broad field of study focused on creating intelligent machines that can perform tasks that typically require human intelligence. 2. Characteristics: AI systems can process and analyze large amounts of data, learn from experiences, and make decisions based on that data. 3. Examples: AI-powered chatbots, image recognition systems, and natural language processing tools. AI Agents 1. Definition: AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks on behalf of a user or another system. 2. Characteristics: AI agents have the ability to design their own workflow, utilize available tools, and interact with external environments to achieve complex goals. 3. Examples: AI-powered trading bots, autonomous vehicles, and smart home systems. Key Differences 1. Autonomy: AI agents have a higher level of autonomy compared to traditional AI systems, allowing them to make decisions and take actions independently. 2. Interactivity: AI agents can interact with their environment and other systems, whereas traditional AI systems may only process data internally. 3. Proactivity: AI agents can anticipate and prevent problems, whereas traditional AI systems may only react to problems after they occur. 4. Complexity: AI agents often require more complex decision-making and problem-solving capabilities compared to traditional AI systems. In summary, while AI refers to the broader field of artificial intelligence, AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks, interact with their environment, and make decisions independently. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $XRP $DOGE $SHIB $SUNDOG $MEME $AI $XAI $PEPECOIN $PIPPIN $ORAI $ETC $WHY $U2U
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Crypto_inside
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Machine learning ❌ Traditional learning. 🧐😵‍💫
Machine learning and traditional learning are two distinct approaches to learning and problem-solving. Traditional Learning: 1. Rule-based: Traditional learning involves explicit programming and rule-based systems. 2. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering. 3. Fixed models: Traditional learning uses fixed models that are not updated automatically. Machine Learning: 1. Data-driven: Machine learning involves learning from data and improving over time. 2. Algorithmic: Machine learning relies on algorithms that can learn from data and make predictions. 3. Adaptive models: Machine learning uses adaptive models that can update automatically based on new data. Key Differences: 1. Learning style: Traditional learning is rule-based, while machine learning is data-driven. 2. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems, while traditional learning is limited by human expertise. 3. Accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning, especially in complex domains. Advantages of Machine Learning: 1. Improved accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning. 2. Increased efficiency: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks. 3. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems. Disadvantages of Machine Learning: 1. Data quality: Machine learning requires high-quality data to learn effectively. 2. Interpretability: Machine learning models can be difficult to interpret and understand. 3. Bias: Machine learning models can perpetuate biases present in the training data. When to Use Machine Learning: 1. Complex problems: Machine learning is well-suited for complex problems that require pattern recognition and prediction. 2. Large datasets: Machine learning can handle large datasets and identify trends and patterns. 3. Automating tasks: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks. When to Use Traditional Learning: 1. Simple problems: Traditional learning is well-suited for simple problems that require explicit programming and rule-based systems. 2. Small datasets: Traditional learning is suitable for small datasets where machine learning may not be effective. 3. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering, making it suitable for domains where human expertise is essential. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $MEME $XRP $ADA $U2U $WUF $PARTI $WHY
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What is Q-learning...🤔🤔??
Q-learning is a type of reinforcement learning algorithm used in machine learning and artificial intelligence. It's a model-free, off-policy learning algorithm that helps agents learn to make decisions in complex, uncertain environments. Key Components: 1. Agent: The decision-maker that interacts with the environment. 2. Environment: The external system with which the agent interacts. 3. Actions: The decisions made by the agent. 4. Rewards: The feedback received by the agent for its actions. 5. Q-function: A mapping from states and actions to expected rewards. How Q-learning Works: 1. Initialization: The agent starts with an arbitrary Q-function. 2. Exploration: The agent selects an action and observes the resulting state and reward. 3. Update: The agent updates its Q-function based on the observed reward and the expected reward for the next state. 4. Exploitation: The agent chooses the action with the highest Q-value for the current state. Advantages: 1. Simple to implement: Q-learning is a straightforward algorithm to understand and code. 2. Effective in complex environments: Q-learning can handle complex, dynamic environments with many states and actions. Disadvantages: 1. Slow convergence: Q-learning can require many iterations to converge to an optimal policy. 2. Sensitive to hyperparameters: The performance of Q-learning is highly dependent on the choice of hyperparameters. Q-learning is a powerful algorithm for reinforcement learning, but it can be challenging to tune and may not always converge to an optimal solution. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $XRP $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $FLOKI $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $COQ $PEPE
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What is Machine learning..🤔🤔??
Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that involves training algorithms to learn from data and make predictions, decisions, or recommendations without being explicitly programmed. Key Characteristics: 1. Learning from data: Machine learning algorithms learn patterns and relationships in data. 2. Improving over time: Machine learning models improve their performance as they receive more data. 3. Making predictions or decisions: Machine learning models make predictions, decisions, or recommendations based on the learned patterns. Types of Machine Learning: 1. Supervised Learning: The algorithm learns from labeled data to make predictions. 2. Unsupervised Learning: The algorithm learns from unlabeled data to identify patterns. 3. Reinforcement Learning: The algorithm learns through trial and error to achieve a goal. 4. Semi-supervised Learning: The algorithm learns from a combination of labeled and unlabeled data. 5. Deep Learning: A subset of machine learning that uses neural networks with multiple layers. Machine Learning Applications: 1. Image Recognition: Image classification, object detection, and facial recognition. 2. Natural Language Processing (NLP): Text classification, sentiment analysis, and language translation. 3. Speech Recognition: Speech-to-text and voice recognition. 4. Predictive Analytics: Forecasting, regression, and decision-making. 5. Recommendation Systems: Personalized product recommendations. Machine Learning Algorithms: 1. Linear Regression: Linear models for regression tasks. 2. Decision Trees: Tree-based models for classification and regression. 3. Random Forest: Ensemble learning for classification and regression. 4. Support Vector Machines (SVMs): Linear and non-linear models for classification and regression. 5. Neural Networks: Deep learning models for complex tasks. Machine Learning Tools and Frameworks: 1. TensorFlow: Open-source deep learning framework. 2. PyTorch: Open-source deep learning framework. 3. Scikit-learn: Open-source machine learning library. 4. Keras: High-level neural networks API. Machine learning has numerous applications across industries, including healthcare, finance, marketing, and more. Its ability to learn from data and improve over time makes it a powerful tool for solving complex problems. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $SHIB $FLOKI $BONK $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $PARTI $XRP
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